소스 정보
- 저장소
- Miosa-osa/canopy
- 최근 소스 활동
- 2026년 8월 16일 14:17
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 228
- 포크
- 54
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/Miosa-osa/canopy --skill react-pattern명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Evaluate retrieval and generation quality in RAG pipelines. Separate scoring for retrieval (recall, precision, MRR) and generation (faithfulness, relevance, completeness). End-to-end pipeline assessment with bottleneck identification. Triggers on: "eval rag", "rag evaluation", "retrieval evaluation", "rag quality", "rag metrics"
Design binary pass/fail LLM-as-Judge evaluators. Structured prompt engineering for evaluation: criteria definition, rubric construction, few-shot calibration, and bias mitigation. Produces a ready-to-deploy judge prompt with scoring instructions. Triggers on: "judge prompt", "llm judge", "evaluator prompt", "scoring prompt", "grading rubric"
Language Agent Tree Search - Monte Carlo planning - 92.7% on HumanEval
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | react-pattern |
| description | Thought-Action-Observation loop for transparent reasoning |
| trigger | always |
| priority | 3 |
| dynamic | false |
| created | 2026-01-26 |
Thought → Action → Observation loop for transparent reasoning and reduced hallucination.
Activates on:
THOUGHT: What do I need to do next?
ACTION: [tool_name] with [parameters]
OBSERVATION: [result of action]
... repeat until task complete ...
THOUGHT: Task complete because [reasoning]
Thought: Explicit reasoning about next step
Action: Execute one tool call
Observation: Analyze the result
Works with:
Avoid:
Based on ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models